Shopifyのストア分析を使って改善は可能か？（後編）

今週も前回からの続きで、Shopifyのストア分析やその他の機能を使った改善方法について書いていきたいと思います。

Shopifyのストア分析を使って施策立案は可能か？（前編）

（前回はこちら）

■最終注文日の確認

施策：離反客対策

こちらは「顧客管理」の機能を活用します。フィルター機能にて、

「最終注文日」を選択→該当日以前・カレンダーから選択

で、任意の日付を選ぶと、その日以前に最終注文があった顧客だけが絞り込まれます。例えば直近1年間で購入のなかったお客様を絞り込み、その方々を「離反客」として定義し、リストを作成。特別なオファーを提供してまた再度、お買い物をしていただくという流れですね。アパレルの場合、シーズンテーマ・コレクションによってお客様の好みに合うかどうかが変わることもあります。その場合、しばらく購入の間隔の空いたお客様が、自ブランドの情報を閲覧して頂く習慣が失われることもあるでしょう。それを特別オファーで復活させるものですね。わかりやすいのは期間限定クーポンですが、送料無料チケット等でも良いでしょう。

■ランディングページレポート

施策：流入経路の改善

ディメンション：ランディングページのURL

指標：セッション・チェックアウトを完了したセッション

ランディングページのレポートはGA4で見る習慣が多い方ばかりだと思うのですが、Shopifyのストア分析でも確認できます。ランディングページのレポート経由で新規が購入、なんてところまではさすがに追えませんが、どの参照元経由のランディングページはこちらで検証できますね。例えば、検索経由でどのページへ流入して購買に至ったか？を調査→search consoleから流入を促進したキーワードを抽出して対策、というよくある検索対策はこのレポートからでも可能です。

しかし、新規・リピーターのディメンションが使えないのに何故か「お客様名」は使えますので、どのお客様がどの参照元から、どのランディングページを経て購入に至ったか？は検証できます。（それなら新規・リピーター判定もできるのでは…。）

◾️地域別売上

施策：広告のターゲティング・卸先周辺の売上調査・ポップアップショップ出店の選定など

ディメンション：参照元・utm・配送先の地域

指標：純売上高・注文

地域別のレポートもGA4で追えるので、こちらもShopifyで使うケースは少ないかもしれませんが、購買のデータを正確に出してくれますので、Googleシグナル頼みよりこちらの方を確認しておいた方が良いでしょう。参照元・utm経由の貢献はGA4と判定が違いますのでご注意ください。

こちらの活用方法ですが、よく使うのは広告経由の効果の調査でしょうか。広告は最適化に任せておくと、東京にセッションが偏ってしまうことがしばしばありますが、普段から購入しているユーザーが多い地域があったとして、潜在顧客がその地域にもっといる可能性があるのに広告出稿を促進できていないケースがあります。地方の方が競合が少なく、本来ならそちらの方が新規獲得できる可能性があるのに放置していると、機会損失につながります。掛け合わせて、地方の新規獲得状況を確認してみても良いでしょう。

また、地域別での購買状況を確認しつつ、卸作が与えている影響を検証したり、ポップアップショップはどこに出店すると効果的なのか？を調査したりと、使い道は多々ございます。

■タグ別の売上

施策：ブランドの買い周り調査

ディメンション：お客様タグ

指標：純売上・注文など

こちらは事前にShopify Flowの設定が必要になりますが、セレクトショップなどでブランドを多数取り扱っている場合、顧客データにどのブランドを購入したのか？を付与しておくことで後々、買い周りのデータが出せるようになります。買い周りがわかれば、いくつかセグメントを作り特定のブランドを購入した方へ、比較的買い周りが多いお客様へ別のブランドをレコメンドする、という運用が可能になります。百貨店のハウスカードを活用して、別のブランドの顧客にDMを送付するやり方に似ていますね。

意外とこの手法は使われないのですが、筆者は過去、一度も購入したことがないブランドの通知を「お客様におすすめ」という件名で届くことがしばしばあります。これは、売上の良いブランドを件名にしていると思われますが、確かに全体としてはスコアが良くなりやすいのはわかります。しかし規模感が大きくなるにつれ、機会損失も多くなってくるので、あらかじめ買い周りを調査しておき、精度の高い通知を送ることが求められるでしょう。

■その他

それ以外でも、Shopifyのデータを活用してレポートを出すことはありますが、そのままでは出せないデータもたくさんありますので、

CSVエクスポート →  BigQueryでデータを抽出

みたいな感じになりやすいです。過去、対応したことがある事例ですと下記のようなものですね。

Shopfiyで流入チャネル別のF2転換率を出す方法

ShopifyのデータからF2転換率を出す方法

（最近はストア分析でエクスポートしたデータのカラム名が日本語になっているのでめっちゃ使いにくい…。）

本来であればこのようなデータを、ShopifyQLを活用することで柔軟に出せるかと思ったのですが、以前より劣化したので期待外れもいいところですね…。こちらに関しては早期のアップデートを希望します。

また、分析系のアプリも有料でいくつかありますので、用途に応じて利用しても良いかとは思います。（Shopifyのアップデートがあるとすぐ殺されそうですが）ShopifyのデータをBigQueryやLookerStudioに自動で送信していつでもレポート出せるようにしたい、という場合は、こちらも有料サービスを使うか、カスタムアプリでの対応になりますのでご注意を。

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